有關市場供求關係論文

General 更新 2024年11月27日

  供求關係是市場執行的基礎,且其執行狀態對於市場規模與潛力具有重要意義。下面是小編為大家整理的,供大家參考。

  範文一:從市場供求關係理論看中國房地產市場

  【摘 要】住房問題是關乎國計民生的大事,影響著老百姓的生活成本和幸福感;但是,近年來,中國房價居高不下,完全超出老百姓可以承受的程度,剛畢業的大學生更是在北京這種高房價的城市過著蝸居的生活。對於房價高的各種評論不絕於耳,到底誰應該對高房價負責,人們也是眾說紛紜。在此背景下,本文僅從微觀經濟學中的市場供求關係理論的角度來對此問題加以分析,剖析高房價背後隱藏的經濟本質,並提出改進措施。

  【關鍵詞】房價;供求;稅收

  近年來,高房價一直困擾著不少人,也給人們的生活帶來不少的煩惱,即便國家出臺各種政策來抑制房價,但都沒有起到明顯效果。房屋空置率高和百姓居無住所成為當前面臨的嚴峻問題,兩者的矛盾發人深省。本文就是從房地產市場面臨的現狀出發去發現現象背後的本質,從而為健全房地產市場提出自己的建議。

  一、房地產市場現狀

  隨著國家政策的出臺,通過控制房價、調整住房供應結構、信貸控制等措施,對於土地和房屋的開發投資增速在放緩,但是供需矛盾仍將繼續存在,房地產價格仍然呈現上升趨勢。

  目前我國國民經濟高速發展,居民收入也在持續增加,但是房價的增長速度遠遠超過居民收入的增長速度;房地產市場商品房空置率很高,房價過高;房地產市場融資結構單一,過度依賴銀行貸款。

  二、基於供求理論的分析

  微觀經濟學中的市場供求理論認為,當商品的供給等於需求時,市場達到均衡,從而得到的就是均衡數量和均衡價格,在此情況下,實現帕累託效率。但現在的高房價主要由供需不平衡所致,下面就分別從需求和供給兩方面加以分析。

  首先,住房需求方面。住房可以看成是一種普通商品,即隨著市場價格的上升需求量下降。需求曲線如圖一所示:

  從微觀經濟學的角度看,房地產市場的需求主要由自主性即剛性需求、投資和投機需求組成。但隨著政府調控力度的加大,比如限購令的實施、提高首付比例、取消貸款優惠政策等,來最大限度地抑制投資和投機需求。如今,這些舉措取得了較為顯著的效果,房地產市場的投資和投機需求得到基本遏制,因而,剛性需求基本覆蓋整個住房需求。並且隨著居民收入水平的提高,以及中國人對於產權的偏好,使得對於住房的需求較高,並且在缺乏彈性的情況下,對購房者來說並不是一件有利的事情,在下面的分析中讀者可以知道為什麼對於購房者來說不利。此時的需求曲線如圖二所示:

  其次,住房供給方面。由於住房是普通商品,隨著價格的上升供給也會隨之增加;雖然在短期內供給數量是固定的,但長期來看,隨著價格上升以及土地資源的國家壟斷性和投資商的投資慣性使得住房供給也是呈現上升趨勢,但增速在放緩。基本的供給曲線如圖三所示:

  根據圖二和圖三,我們得到住房市場的均衡價格P1和均衡數量Q1。如圖四:

  三、高房價的原因

  1.供給角度

  首先,房地產開發商對於房屋的供給量在下降。原因表現在:首先,房地產市場是個寡頭壟斷的市場,供應商為了實現壟斷利潤的最大化會減少房屋數量的供給,加之購房者對於住房需求的彈性缺乏使得供應商的“陰謀”得逞;其次,隨著國家限購令的出臺,一方面遏制了需求者對於住房的投資和投機需求,但是另一方面也會使得供應商試圖減少新住房的供給來維持原有的價格,二手房的供給量也在下降。

  其次,建造住房成本的上升,主要體現在土地成本增加上;還有住房供給結構不合理和供給的戶均面積不斷擴大也是房價上漲的原因。

  因為壟斷是房地產價格居高不下的根本原因,那麼本文主要將住房供應量減少歸咎與壟斷,再加上購房者對於住房的剛性需求,可以從圖中看出為什麼房價會提高。如圖,P1是上文分析的市場的均衡價格,隨著供應量的減少,供給曲線向上移動,使得均衡數量和均衡價格變為Q2和P2,P2>P1;但是,房屋供應商憑藉其壟斷地位,不會將其所擁有的全部房屋出售出去,而僅僅出售Q3數量的房屋,並且在需求不變的情況下實現其利潤的最大化。價格的上升就會給購房者傳遞一個訊號,使得購房者認為房地產市場前景良好,就會高估其市場價值,產生很大的房地產市場泡沫,一旦泡沫破裂將會產生不可想象的後果。

  2.從政府的稅收政策角度

  在圖五所反映的市場供求條件下,國家在上海、重慶試點徵收房產稅會將稅負大部分轉移給購房者,這對於購房者來說不利,對房地產開發商來說並沒有起到很好的遏制作用,從圖六中可以看出由於需求曲線的價格彈性較小,徵收房產稅對需求的影響不會太大,但是會減少供應商的房屋供應量,也就是圖中需求曲線的繼續上移,此時的均衡價格是P4,即為購買者支付的價格,圖中的P5,即為房地產開發商收到的價格。很明顯,***P4-P2***>***P2-P5***,涵義是徵收房產稅,使得購房者多支出的數額多於開發商少得到的數額;並且由於供給量的減少還存在著淨損失,這都是市場低效率的表現。因此,本文認為國家試點徵收房產稅,雖然能在一定程度上起到減少供應商壟斷利潤的作用,但是相比起來,購房者受到的限制會更大,只能減少需求者的投資和投機的需求,但是自住需求的剛性現狀使得購房者稅負更重,不能很好的解決房地產市場的供需矛盾。

  四、建議

  本文認為,通過房地產市場供需兩方面的分析可以看出,房價居高不下的原因在於整個房地產市場需求和供給不均衡,存在著矛盾。在住宅需求剛性的限制下,如何做才能有效解決供需矛盾實現房價能合理體現房屋價值,讓人們有房可住,也是當下很多學者在討論的問題。國家也在出臺一系列措施,比如上文提到的限購令、抬高首付比例、取消貸款優惠政策、房產稅等流轉費用的增加等都在一定程度上穩定了房價,但背後也存在著隱患。本文認為,在中國這種現實情況下,有效的緩解市場供需矛盾的一個措施是建立合理的房地產供給結構,建立一個社會保障性住房體系和市場化的商品房運作體系並行的細分化的房產供應市場。

  參考文獻:

  [1]西奧多·C.伯格斯特龍,哈而·R.範裡安.微觀經濟學:現代觀點.

  [2]張佔錄,張遠索.我國房地產現狀與可持續發展研究[J].經濟問題探索.

  範文二:福建省房地產市場供求關係的計量研究

  [摘 要] 房地產是一種稀缺資源,既是生產要素,又是生活必需品,還是投資品。它對我國國內生產總值有重要影響。文章應用計量經濟學原理和房地產市場供求理論,建立福建省房地產市場供求的計量經濟聯立方程模型,並對模型進行動態模擬檢驗,以確定模型的有效性和預測能力。

  一、 引 言

  經過十餘年的發展,福建省住宅市場的供應與需求總量都出現了明顯的增長,產品型別也不斷推陳出新。

  “十五” 期間,全省房地產開發完成投資 1 854. 73 億元,是 “九五” 時期的 2. 2 倍,增幅比城鎮固定資產投資高 3. 0 個百分點,占城鎮固定資產投資 27. 5% ,比 “九五” 時期提高了 5. 8 個百分點;5 年累計竣工房屋面積 6 079. 75 萬平方米,銷售面積 6 472. 94 萬平方米,分別比 “九五” 增長1. 2 倍和 1.5 倍;銷售額 1 577. 46 億元,比 “九五”增長 2.0 倍。

  儘管近兩年,國家一再出臺控制房地產投資規模、 平抑房價的各項巨集觀調控政策,福建省房地產投資仍然保持強勁勢頭。根據福建省統計局公佈資料顯示,2006 年福建省房地產開發投資787136 億元,增長 45. 7%。其中,商品住宅開發投資 511. 68 億元,增長 40. 7% ,占房地產開發投資的 65. 0%,居主導地位。

  商品住宅的銷售量達到2021. 69 萬平方米,商品房空置面積持續下降,全年下降 30.19%。在空置商品房型別中,商業營業用房佔 46. 6%,商品住宅佔 28. 5%。2006 年福州、廈門、泉州三市房屋銷售價格分別上漲 6. 7%、 7%和5. 8% ,高房價的趨勢沒有得到抑制。房價持續地走高,從根本上講,是由供求關係決定的。究竟是什麼因素影響著福建省的商品房的供給與需求? 目前的房地產市場是否已經出現泡沫?為了弄清這些問題,需要通過歷史資料,建立數學模型幫助我們瞭解房地產供求關係的影響因素以及影響程度。本文利用 1997 年到 2005 年的資料建立供求的模型,對福建省住宅市場供給需求關係等內容進行分析研究,並對近幾年的供求平衡的偏離程度進行分析。

  建立的供求模型是以商品房的供求為例的。

  一般來講,影響房地產需求變化的因素較多,主要有:房地產價格、 國民收入水平、 城市人口、城市化水平、 經濟政策、 預期等,而本文主要考慮國民收入以及價格對需求的影響。影響房地產供給變化的因素也有很多,本文主要是考慮上期房地產需求以及價格,房產投資對供給的影響。

  二、 模型設計

  ***一***模型結構建立一個能反映房地產供求關係的計量經濟聯立方程模型,共選取了 2 個內生變數、 1 個滯後變數和3個外生變數,變數之間的關係如圖 1 所示。

  ***二***模型的變數說明根據圖1 中具體的經濟關係,並充分考慮圖中各變數歷史資料的可獲取、 確定模型的變數。

  1. 內生變數Y1—— —商品房本年銷售面積;單位:萬平方米Y2—— —商品房本年施工面積;單位:萬平方米根據資料的可獲取性,採用商品房本年銷售面積來表示市場需求。用每年施工面積來表示市場供給量。

  2. 內生滯後變數Y1-1—— —商品房本年銷售面積前一期值;單位:億元由經驗可得知前一期市場需求會影響房產市場供給。

  3. 外生變數X1—— —商品房本年銷售價格;單位:元 / 平方米X2—— —房地產企業的總投資;單位:億元119X3—— —居民消費水平;單位:元 /人

  ***三***模型結構方程式根據圖1,構造模型的結構式如下:y1=c***1****log***x1***+c***2****x3 ***1***y2=c***3****x1+c***4****x2+C***5****y1***-1*** ***2***方程***1***反映房地產市場需求的形成,它與銷售價格以及居民消費水平有關。方程***2***反映房地產市場供給的形成,它與銷售價格、房地產市場投資額以及前一期房地產市場需求有關。

  三、 模型的引數估計及檢驗

  ***一***資料來源本模型引數估計採用時間序列資料,資料均來自 2007 年 《福建省統計年鑑》 ,樣本區間為 1997~2005 年。資料處理與模型計算採用的是 Excel2000和 Eviews3.1 軟體。***二***引數估計利用 Eviews3.1 軟體對模型採用二階段最小平方法***2SLS***進行引數估計,引數估計結果如下:

  ***三***模型檢驗本模型估計出來的引數所反映的經濟意義與經濟理論和實踐相符;在 0.05 顯著性水平下本模型各方程均能通過顯著性檢驗;各方程的擬合優度均大於 0.97;估計引數在 0.05 顯著性水平下能夠通過引數的顯著性檢驗。

  上述結論表明,本模型的引數估計結果在經濟意義和統計意義上均具有一定的可信度。

  四、 歷史模擬和事後預測

  ***一***內生變數歷史值與模擬值為了檢驗模型用於模擬分析的可靠性,本文運用上述模型對樣本期資料進行模擬,並進行事後120預測,通過計算內生變數 1997~2005 年模擬值與實際值的相對誤差來考察模型的預測能力。計算結果見表 1。根據表 1 的資料顯示,絕大部分誤差均小於5%,模擬效果良好。 其中 Y2 的模擬誤差相對於 Y1來說較好。在 2004 年的 Y1 值內生變數模擬值及相對誤差表曾一度達到 11%,這是由於 2004 的Y1 值的缺失,應用插值法來得到一個估計值。 這本來就存在著些許誤差,結果導致了模擬值和實際值的相對誤差達到 11%。這是由於資料不全造成的.

  二***均值相對誤差***MPE***均值相對誤差***MPE***表示被解釋變數在樣本期間每個時期的模擬值 R***t***和 實際值 W***t***的平均相對離差,可用於測度事後預測向上或向下偏倚的程度。均值相對誤差***MPE***越接近於零,模型預測的上下偏倚程度越好。表 2 中顯示,各項均值相對誤差***MPE***接近於零,表明此模型的系統誤差較小,模型的預測效能較好.

  三***均方根相對誤差***RMSPE***均方根相對誤差***RMSPE***表示被解釋變數在樣本期間每個時期的模擬值與實際值之間的絕對對應程度,主要用於評價模擬值序列與實際值序列的總體擬合度.

  從表 3 可見,各項均方根相對誤差***RMSPE***均較小,表明模擬值和實際值的平均偏離程度小,該模型的總體擬合很好。五、 結 論本文所建立的福建省房地產市場供需的計量經濟模型,經過引數估計表明引數估計結果在經濟意義和統計意義上均具有較強的可信度。經過動態模擬檢驗,各項檢驗結果都非常理想,表明此模型能比較準確地模擬福建省房地產供需在樣本期間的動態變化。因此,該模型系統具有較好的擬合優度和預測能力。

  [參考文獻]

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